Per progettare nuove polizze assicurative, le compagnie di assicurazione devono saper prevedere il numero e i costi delle perdite che si verificheranno in un determinato periodo di tempo. Per risolvere il problema, il gruppo di ricerca in modellistica, ottimizzazione e inferenza statistica (MODES) dell’Università di A Coruña ha sfruttato strumenti matematici avanzati, la classificazione di diversi tipi di incidenti e le informazioni storiche degli anni precedenti.
Il gruppo MODES ha proposto una soluzione combinando tecniche di stima non parametriche, di simulazione e di ricampionamento che non erano mai state utilizzate in precedenza per risolvere questo problema di base del campo attuariale.
Lo strumento ottenuto – AG.LOSS – ha permesso di ottenere informazioni statistiche sul costo totale degli incidenti che si verificheranno in un determinato periodo di tempo, in base alle informazioni disponibili sul passato.
Lo stesso approccio matematico può essere applicato con altri modelli di perdite aggregate e sfruttato in altri settori, ad esempio per stimare i rischi operativi nelle istituzioni finanziarie.
Le sfide dei mercati, soprattutto nell’attuale fase di incertezza, impongono una continua innovazione di prodotto e dei processi aziendali. Gli investimenti richiesti alle aziende per dotarsi di personale specializzato sembrano non essere più compatibili con il time-to-market e i costi richiesti per proporre prodotti e servizi di successo, soprattutto per domini come la data science, modellistica e simulazione.
Mathesia è la prima piattaforma di crowdsourcing dedicata alla matematica applicata: modellazione, simulazione numerica e data science. Grazie a Mathesia, le aziende possono interagire coi migliori specialisti in tutto il mondo e affrontare le sfide della digital transformation, Industry 4.0, IoT (Internet of things), intelligenza artificiale, ottimizzazione di processo o prodotto.
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